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Message par MissMiggie le Jeu 29 Juil 2010 - 20:15

Je dois analyser un article pour mon cours de statistique, mais j'ai quelques questions.
1- Par exemple: La prévalence du tabagisme était de 36,4% (IC à 95%= 31.8%-41.1%). Est-ce nécessaire de mettre les intervalles de confiance?

2- Citation: Les variables suivantes ont été introduites dans la régression logistique (choisies au seuil de p<0.20 en analyse univariée): âge, sexe, revenus mensuels, bénéficiaire d'une assurance maladie, de la CMD, des ... Le p n'est-il pas trop haut? Il me semble élevé, non?

3- Dans les tableaux, ils présentent l'écart-type en plus de la moyenne, pour l'âge et le nombre de consultations avec le médecin. Pourquoi l'écart-type semble-t-il pertinent pour ces données seulement?

4- Finalement, dans les résultats qui sont présentés, parfois, le p s'accompagne de la sorte p<10 avec un exposant de -3. Je ne comprends pas la raison d'être de l'exposant, quelqu'un peut m'éclairer?
Merci,
Miss Miggie!

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Message par Nik le Jeu 29 Juil 2010 - 21:09

Salut,

Il va être très difficle de répondre à tes questions car on a rien sous la main pour juger de ce que tu présentes. Peut être devrais tu donner la référence de ton article ou essayer de préciser un peu plus tes interrogations.

euh pour les 10^-3 j'avoue que ta question me laisse un peu sur le cul...en tous cas si c'est bien ce que je pense. 10 exposant -3 c'est 0.001. C'est une puissance de 10 négative : on apprend ça au collège Smile

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Message par niaboc le Jeu 29 Juil 2010 - 21:12

1- oui ça peut être une bonne remarque

2-dans certains car on ne prend pas 5% mais 10% voir 20% (comme ici) mais il faut pouvoir le justifier...

3-ça peut etre pertinent pour ces données 'seulement' (le seulement dépend de la problématique, du contexte)... mais ça peut être informatif ici car l'écart type pour l'âge (resp. pour le nombre de consultation) te permet d'avoir une idée sur la répartition de l'âge dans ta population (resp. s'il y a une grosse variabilité du nombre de consultations chez le médecin dans la population)

4-le p est la probabilité lié aux résultats d'un test du genre Proba(X<valeur_du_test) est inférieur à 10 exposant -3=1/1000=0,001... ça signifie que ton test est largement significatif.
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Message par MissMiggie le Jeu 29 Juil 2010 - 22:40

message supprimé


Dernière édition par MissMiggie le Sam 31 Juil 2010 - 20:58, édité 1 fois

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Message par MissMiggie le Jeu 29 Juil 2010 - 22:42

Je dois analyser la démarche statistique, à savoir si elle répond bien à l'objectif initial, mais j'en suis à mes premiers balbutiements en stats et pour être franche, c'est comme du chinois Wink

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Message par joyeux_lapin13 le Ven 30 Juil 2010 - 0:00

En biomédical on prend souvent ce seuil là pour des variables médicals.

On part du principe que les variables prises seules doivent juste réveler un lien et non l'expliquer, par conséquent on filtre d'une première manière ainsi puis on cherche la meilleur combinaison au sein de ces variables.

En gros elle peut n'être à peine lié à la variable réponse quand elle est seule, alors elle a un minimum de lien avec elle, et peut expliquer parfaitement avec une ou plusieurs autre variables du même critère.

Il se peut également que trés peu de valeur accèpte l'hypothèse à 95% et par conséquent plutot que d'arrêter l'étude on décide de ratisser large.

Je sais pas si tu vois ce que je veux dire mais l'idée est là. Le choix de la p-valeur seuil est entièrement lié au contexte.

Par exemple: chez les biomarqueurs ont prend une p-valeur extremement basse de l'ordre de 1 à 3% parfois même pour des raisons qui leur sont bien propre et connu (critère de Bonferroni).

Bref cet exemple pour que tu comprennes que c'est pas figé dans le marbre que pour que deux variables soient liés il faut que l'hypothèse soit accepter à 95%.
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Message par MissMiggie le Ven 30 Juil 2010 - 0:38

Je comprends bien, merci de l'explication!!! Analyse article scientifique Icon_biggrin

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